使用训练作业训练模型

训练作业训练提供多种开源框架和优质的训练资源。您可以上传代码文件，数据集到BOS对象存储，通过训练作业完成训练后，训练结果会输出到BOS中的指定位置。

基本信息

填写作业名称和备注信息。作业名称填写完成后，训练作业才可以保存。

算法配置

1. 选择算法框架：选择训练代码文件使用的算法框架，目前BML支持Paddle，TensorFlow，Pytorch，Sklearn，XGBoost，Blackhole六种主流算法框架
2. 选择代码文件：从BOS对象存储中选取代码文件，完成代码录入。单击显示框任何位置，都可以打开选择代码文件弹窗，从弹窗中选择bucke及文件夹。双击bucket或者单击『>』图标，即可进入下一级
   

3. 代码文件要求如下：

   • 选取对象可以是一个文件或者文件夹
   • 所选代码文件必须和所选算法框架对应

4. 输入启动命令，支持python和shell两类脚本：
   

   • 当代码文件项选择一个单独文件时，启动命令指向该启动文件
   • 当代码文件项选择一个文件夹时，启动命令需指向该文件夹下的特定启动脚本，例如bash bml_job.sh
5. 选择输出路径：选择输出路径存放训练产生的模型和日志文件。为避免出错，建议您选择空文件夹作为输出路径。日志文件需要打印到标准输出，才能保证系统中『日志』功能能够正常读取。

6. 可选高级配置。提交训练作业时，可以通过高级配置来自定义环境变量。

   • 手动配置：通过手动填写环境变量来配置，包括配置变量名称与对应取值。

   

   • YAML文件：通过上传YAML文件来配置环境变量，支持本地上传和BOS存储导入两种方式。注意：环境变量最多配置100组，平台将在解析时对超出部分做自动截断处理。

     此外，BML平台亦提供预置环境变量，由BML平台预先定义，不建议您自行覆盖修改。

预置环境变量

数据集配置

训练作业数据集配置方式是从BOS中选取数据集。在弹出的对话框中选择数据集对应的bucket和文件夹。

资源配置

BML提供CPU和GPU两类训练机型。
CPU机型供算法框架为sklearn，XGBoost，Blackhole时使用，用于机器学习训练：

GPU机型供算法框架为Paddle，TensorFlow，Pytorch时使用，用于深度学习训练：

温馨提示： 未开通付费的情况下，可选的运行环境为CPU 4核，GPU P4，我们为每位用户提供了CPU 4核环境下100（小时×节点），GPU P4运行环境下100（小时×节点）的免费算力支持，超出后请您付费购买。详见页面提示的价格说明。

查看作业结果

作业运行完成后，会将训练结果与运行日志存储到BOS中指定的输出路径，您可以前往BOS查看或下载作业运行结果。日志文件打印到标准输出时可以直接在日志界面查看。
两种情况下，会导致作业结果及日志无法保存：1. 手动终止作业；2. 作业运行超时被自动终止